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怎样用AI实现年入百万

Answer

以下是一些可能有助于实现年入百万的 AI 相关途径和案例：

  • 有产品在 2 个月内实现 0 - 2000 万美元年经常性收入，用户超 200 万，团队仅 20 人，其产品功能包括自动写代码、运行及部署，全部操作在浏览器中完成。相关链接：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/bolt-new-1-055-b-2-0-2000
  • 字节启动 AGI 长期研究计划：Seed Edge，确定五大研究方向，鼓励长期主义与大胆试验，提供独立算力支持。相关链接：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/agi-seed-edge
  • 利用藏师傅介绍的方法，用 AI 三步制作任意公司的周边图片，整个流程包括获取 Logo 描述、生成提示词、用 ComfyUI 输出成品。相关链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HQezwFijRiTO4UkDavWcKqyrngf
  • 利用飞书旗下的多维表格，它是一款灵活的数据管理工具，具备自动化处理和数据可视化能力，适用于多种场景。近年来随着技术门槛降低，个人和小团队利用其创建产品的案例逐渐增多，甚至年收入可达百万。
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References

XiaoHu.AI日报

2个月内实现0-2000万美元年经常性收入，用户超200万，团队仅20人。产品功能：自动写代码、运行及部署，全部操作在浏览器中完成。🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/bolt-new-1-055-b-2-0-2000](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/bolt-new-1-055-b-2-0-2000)5⃣️🌱字节启动AGI长期研究计划：Seed Edge确定五大研究方向，鼓励长期主义与大胆试验，提供独立算力支持。🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/agi-seed-edge](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/agi-seed-edge)6⃣️🎥高质量AI短片：由Veo 2和VideoFX全程生成视频质量极高，所有镜头均由AI生成，展示了AI视频技术的最新进展。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1882239876323831814](https://x.com/imxiaohu/status/1882239876323831814)

XiaoHu.AI日报

2个月内实现0-2000万美元年经常性收入，用户超200万，团队仅20人。产品功能：自动写代码、运行及部署，全部操作在浏览器中完成。🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/bolt-new-1-055-b-2-0-2000](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/bolt-new-1-055-b-2-0-2000)5⃣️🌱字节启动AGI长期研究计划：Seed Edge确定五大研究方向，鼓励长期主义与大胆试验，提供独立算力支持。🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/agi-seed-edge](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/agi-seed-edge)6⃣️🎥高质量AI短片：由Veo 2和VideoFX全程生成视频质量极高，所有镜头均由AI生成，展示了AI视频技术的最新进展。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1882239876323831814](https://x.com/imxiaohu/status/1882239876323831814)

2024 年历史更新（归档）

《[藏师傅教你用AI三步制作任意公司的周边图片，不用到处找样机文件](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HQezwFijRiTO4UkDavWcKqyrngf)》最近，Glif的出圈玩法火爆全网，用In-Context LoRA技术制作各种Logo周边，效果炸裂到让样机网站都“负荷过载”。我特地整理了他们的工作流，还顺手用国产AI软件试着做了几个周边设计。整个流程简单高效，分三步走：获取Logo描述、生成提示词、用ComfyUI输出成品。《[上周最有讨论度的10个AI话题：画布要火、AI编程2位新宠、会读再见，真正的AI陪伴要来了](https://mp.weixin.qq.com/s/_7nXW9z03oaXyqLiUW0V7A)》来自ShowMeAI第12期，包括JENOVA上线的AI Reddit和Youtube搜索功能、Artifacts与AI的创新交互方式、以及画布的全新AI交互体验等。此外，提到了AI编程的新工具和社区讨论创业产品形式，探讨了AI陪伴的未来与原生游戏的发展。《[多维表格，从点子到产品的新范例](https://mp.weixin.qq.com/s/nmnJ0YJXiibieSqXVRRW_g)》来自刘飞的文章，多维表格是飞书旗下的一款灵活数据管理工具，近年来随着技术门槛降低，个人和小团队利用其创建产品的案例逐渐增多。通过简单的模板，用户能快速实现记账、自我管理等功能，甚至年收入可达百万。多维表格不仅仅是一个在线表格，它具备自动化处理和数据可视化能力，适用于多种场景。

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AIGC大模型是什么？
AIGC 大模型是一个较为复杂的概念，下面为您详细解释： 首先，生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词包括： 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是指电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似的组。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 4. 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑方面，2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-03-05
学习ai对普通人的生活有什么意义
学习 AI 对普通人的生活具有多方面的重要意义： 1. 提供更高效的个人助理服务：人工智能模型将很快能作为自主的个人助理，代表您执行特定任务，如帮助协调医疗护理。 2. 促进教育方式的变革：人工智能工具在教育领域有创新的应用空间，如通过交流互动辅助学习，但需要正确引导使用，避免过度依赖。 3. 助力艺术创作：在艺术领域，人们可以与计算机合作作画，发挥自身的创造力。 4. 提高工作效率：普通人可以通过合适的软件和学习内容，运用 AI 来提升工作效率。 5. 带来科技便利与幸福：AI 是未来的必然方向，简单试用能让普通人更快受益，使生活因科技而更加便利和幸福。 然而，在推广 AI 的过程中也面临一些挑战，如需要降低计算成本以使其更加普及，避免其成为有限资源导致战争或成为富人的工具。同时，要正确引导使用，避免其带来负面影响。
2025-03-05
AI系统
以下是关于《促进创新的人工智能监管方法》的相关内容： 在附件 A：实施部分，对于对个人有法律或类似重大影响的情况，监管机构需要考虑要求人工智能系统运营商向受影响方提供适当决策理由的适用性。人工智能系统应遵守特定监管领域内与个人脆弱性相关的监管要求。监管机构需依据现有权力和职责，考虑人工智能系统的使用如何改变个人的脆弱性。同时，应考虑可用的解决人工智能公平、偏差缓解和伦理考虑的技术标准（如 ISO/IEC TR 24027:2021、ISO/IEC 12791、ISO/IEC TR 24368:2022），以明确监管指导并支持风险处理措施的实施。 在责任和治理方面，预计监管机构需要确定谁对现有法规和原则的合规负责。在实施的初始阶段，监管机构可能会就如何证明责任提供指导。从中长期来看，政府可能会就责任如何适用于生态系统内的特定参与者发布额外指导，并提供关于治理机制的指导，包括潜在的适当风险管理和治理流程（包括报告职责）范围内的活动。 此外，文中还提供了一些人工智能系统的说明性示例，如客户服务聊天机器人中的自然语言处理，其具有适应性和自主性，能根据大量数据集训练来识别普通人类语言中的统计模式，随着系统从每次新体验中学习，个性化程度可能会提高，但其可能会无意中包含不准确或误导性信息。自动化医疗分诊系统能根据医疗数据集、患者记录和实时健康数据分析预测患者病情并生成信息，但也存在潜在风险。 当人工智能系统的可解释性不足时，供应商和用户可能会无意中违反法律、侵犯权利、造成伤害并危及人工智能系统的安全。人工智能系统应根据其上下文显示适当的可解释性水平。 在公平原则方面，人工智能系统不应损害个人或组织的合法权利，不应不公平地歧视个人或造成不公平的市场结果。参与人工智能生命周期各个阶段的行为者应考虑适合系统使用、结果和相关法律应用的公平定义。监管机构可能需要制定并公布相关描述和说明。
2025-03-05
我想知道AI在财务领域的应用
AI 在财务领域有以下应用： 1. 更动态的预测和报告： 帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化。 从更广泛、更复杂的数据集中发现模式，为预测建议输入，并适应模型为公司决策提供依据。 自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析。 2. 会计和税务： 综合、总结税法，并就潜在扣除项提出可能答案。 3. 采购和应付账款： 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 4. 税务工作： 利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题。 结合飞书避免信息泄露和实现自动回复。 5. RPA 应用： 控制桌面软件，实现办公流程自动化，如开票、网银流水下载等。 替代电脑办公中的重复有逻辑工作，为企业降本增效。
2025-03-05
如何用ai剪视频与音乐卡点
以下是关于用 AI 剪视频与音乐卡点的相关内容： 1. Suno 专属音乐生成功能：视频会根据画面匹配生成音乐，且能实现音乐和视频卡点。您可以生成随手拍的内容进行尝试。 2. 前 Sora 时代的 AI 短片制作： 声音调试：使用 11labs 时通过标点符号改变语音效果，国内可使用出门问问的魔音工坊，其有情绪调节控件。 剪辑工具：13 分钟的短片可用剪映，因其有人性化设计和简单音效库、小特效；510 分钟或更长篇幅、追求更好效果可能需用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。 剪辑流程：视频粗剪 视频定剪 音效/音乐 特效 包装（如字幕）。注意不要先铺满音乐再剪，以免放弃听觉制作空间。 3. AI 短片配音： 音乐素材：包括之前收藏的满意音乐素材、音效素材和抖音收藏的音乐。 AI 音乐：可选择人声歌曲或纯音乐，描述想要的音乐风格，若为人声歌曲还可自己写歌词或让 AI 写，通过智能歌词按钮输入提示让 AI 写作。 音乐库：剪映提供各种风格音乐，选择合适的添加到音轨。 音效库：通过搜索框输入关键词，试听合适的音效并添加到音轨。
2025-03-05
AI除了政务还可以应用在哪些方面
AI 的应用领域非常广泛，除政务外，还包括以下方面： 1. 医疗保健：辅助疾病诊断、医疗影像分析、药物研发等。 2. 金融服务：风险评估、欺诈检测、投资决策等。 3. 教育领域：个性化学习、智能辅导、教学资源推荐等。 4. 制造业：质量检测、生产流程优化、设备维护预测等。 5. 交通运输：自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。 6. 市场营销：客户细分、精准营销、市场趋势预测等。 7. 娱乐产业：游戏开发、内容创作、虚拟角色等。 8. 农业：作物监测、病虫害预测、农业资源管理等。
2025-03-05
我想通过ai先提取图片数据，然后将获取的数据根据固定话术模板输出，要用什么软件可以实现呢
目前有多种软件可以帮助您实现从图片提取数据并根据固定话术模板输出的需求。以下是一些常见的选择： 1. TensorFlow：这是一个广泛使用的深度学习框架，可用于图像识别和数据处理。 2. OpenCV：提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。 3. PyTorch：常用于深度学习任务，包括图像数据的处理。 但具体选择哪种软件，还需要根据您的具体需求、技术水平和项目特点来决定。同时，您还需要掌握相关的编程知识和图像处理技术，以便有效地运用这些软件来实现您的目标。
2025-03-05
RAG架构图和实现案例
以下是关于 RAG 架构图和实现案例的相关内容： RAG 是当今大多数现代人工智能应用程序的标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其工作原理如下： 1. 应用程序加载和转换无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件），跨越企业数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion），通过数据预处理引擎（如 Unstructured）转换为 LLM 可查询格式。 2. 这些文件被“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，并作为向量嵌入存储在数据库（如 Pinecone）中。 3. 当用户提出问题时，系统检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含数十甚至数百个检索步骤，通常具有“提示链”，不同类型的任务并行执行多个“提示链”，然后将结果综合在一起生成最终输出。 随着 RAG 的发展，出现了自适应的检索（也被称作主动检索），其核心思想与 LLM Agent 相似。根据判断依据可分为 Promptbase 和 Tuningbase： 1. Promptbase：通过 Prompt Engineering 的方式让 LLM 对流程进行控制。典型实现案例是 FLARE，其核心思想是 LM 仅在缺乏所需知识时进行检索，以避免被动检索增强的 LM 中出现不必要或不适当的检索。FLARE 迭代地生成下一个临时句子，并检查是否包含低概率标记。如果是这样，系统将检索相关文档并重新生成句子。 2. Tuningbase：对 LLM 进行微调使其生成特殊的 token，以此来触发检索或生成。典型案例是 SelfRAG，具体步骤包括：给定输入提示和前面的生成结果，首先预测特殊 token“Retrieve”判断是否通过检索段落对继续的生成进行增强是有帮助；如果有帮助，调用检索模型，模型会生成一个 critique token 来评估检索段的相关性、下一个响应片段和一个批判令牌来评估响应片段中的信息是否得到了检索段的支持；最后，一个新的批判令牌评估响应的整体效用。模型会并行处理这些内容，并选择最佳结果作为最终的输出。 此外，系统的内存是 LMM 的上下文窗口，存在架构限制，窗口越大推理越慢，同时模型会失焦，降低推理的准确度。前沿模型研发团队都力争做到吞吐量、速度还有准确度的最佳平衡。大模型应用领域常用的方法是 RAG，例如 Perplexity、面向企业知识库的 Glean 以及面向个人知识库的 Maimo 等应用。
2025-03-05
零编程基础，我想写一个程序实现识别pdf格式的车险保单。我需要多久时间？
对于零编程基础的您来说，要编写一个能够识别 PDF 格式车险保单的程序，所需时间会比较长。这取决于您学习编程的速度和投入的精力。 如果您每天能够投入大量时间学习并实践，可能需要几个月的时间来掌握必要的编程知识和技能，然后再花费一定时间来开发和调试这个程序。 但如果您只是利用业余时间学习，可能需要半年甚至更长时间才能实现这个目标。 需要注意的是，这只是一个大致的估计，实际所需时间会受到多种因素的影响，比如您的学习能力、学习资源的质量、遇到问题时解决的效率等。
2025-03-05
英语教育，如何实现agi，目前这方面，国内外，哪些公司走在前面？
在英语教育领域实现 AGI 方面，目前国内外走在前面的公司情况如下： 在国外，OpenAI 表现突出，ChatGPT 和 GPT4 的出现令人惊讶，其成功拉开了与国内的技术差距。 在国内，百度和阿里相对较为高调。百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一，即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。然而，国内大厂们虽然在人才、GPU、数据和资金储备方面具备冲击 AGI 的条件，但实际效果尚未有明确亮点。2023 年中美在 AGI 技术上的差距并未缩小，国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，与 GPT4 仍有不小差距，甚至不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。此外，大厂们受内部短期考核压力影响，多数力量放在卷新产品圈地盘和向上汇报工作上，且同时背负了较多其他业务和政治考量。
2025-03-04
我想完全本地化部署deepseek，然后，将我的文档，文本，图片等内容丢给它训练，微调。我要完全本地化，因为我的文档设计隐私。我要免费开源流程。如何实现，
要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。
2025-03-04
我是一个普通本科的大二学生，学的是软件工程专业，但是我本身编程能力不是很好，我对ai拥有浓厚的兴趣，喜欢去学习并运用ai，我想未来all in ai并成为一个产品经理，我想给你分享一下我的计划，我想今年下半年考过英语四级，并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛，我是零基础但是我愿意学习，希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架，以帮助我有效地实现这些目标！
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架，以帮助您有效地实现目标： 一、英语四级考试 实施策略： 1. 制定学习计划，每天安排一定时间学习英语，包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题，熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴，互相监督和鼓励。 里程碑： 1. 每月进行一次模拟考试，评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践： 1. 利用碎片时间背单词，如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时，反复听同一篇材料，直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改，总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略： 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言，通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目，提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区，了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑： 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践： 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识，加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例，学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略： 1. 学习 AI 相关的基础知识，包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程，通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态，参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑： 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发，担任产品经理助理角色。 最佳实践： 1. 多与行业内的专业人士交流，获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力，以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发，设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利实现目标！
2025-03-01